KnowHow Chain进度报告(10.15-10.31)

脑海链(KnowHowChain)是首个基于权益通证的资产发行平台,旨在为KOL、教师和学者提供知识产品收益权上链和身价变现服务。平台由多家资本联合投资,致力于构建知识经济区块链解决方案,开启大众知识投资时代,促进原创知识传播和应用。

KnowHow Chain(脑海链)

KnowHowChain(脑海链)是创新的金融市场,各路老师、匠人、KOL的知识产品收益权上链和身价变现平台,可谓全球知识精英的纳斯达克。

该平台由新加坡脑海链国际基金化支持运作。集成了知识发布、知识传播、知识服务、知识消费的知识经济区块链解决方案,并且通过老师、学者、KOL权益通证(Security Token)的发行和流通,开启大众知识投资的时代,促进原创知识传播和应用,构建激励型知识经济生态。

脑海链由英诺、猎鹰、麟玺、宝晟、合力、水木清华、分布式、金慧丰等多家资本联合投资,安网家族,石墨烯生态会员、比特大陆嫡系成员,国家知识产权联盟区块链专委会委员。

 

权益通证(Security Token)

通证(Token)是区块链世界的核心精髓,可以划分为权益类通证(Security Token) 和功能性通证(Utility Token)。权益类通证包括分红权、拥有权两大基本属性,功能性通证主要是积分、奖励、使用权等用途。权益类通证将会是继数字货币、智能合约之后,区块链应用的最大机会,实现资产上链。

脑海链是全球首个基于权益通证的资产发行、资产管理、交易流通的闭环平台,率先实现KOL课程资产的确权、流通和变现。

全球权益通证的最新动态

1.近日,盗火资本合伙人/水木清华TBC执行董事袁晔发文表示,破解区块链行业现有困局:投资机构不敢投怕被骗,“老钱”无法持法币入场,创业团队难于融资且违法,STO恐怕是现阶段唯一的出路。

2.国家信息中心中经网管理中心副主任朱幼平表示,链改第一步首先需要企业资产通证化,也就是发通证。链改第二步还需要资产证券化,这就是STO。从技术看,STO需要新的技术平台。从政策看,加拿大、美国、英国走在前面。他表示,链改需要用STO代替CO,最终也会取代 IPO。

3.CoinVoice独家获悉:洛杉矶StartEngine Summit,美国SEC前Chairman Christopher Cox称:美国政府支持加密货币和区块链应用带来的效率提高。但是坚决反对使用加密货币作为洗钱工具。合规的STO是政府支持的,希望有更多托管提供方加入来为机构提供入场支持。

KnowHow Chain(脑海链)带给KOL的实质价值

迅速提升KOL在细分行业内的影响力和知名度

KOL一键发通证,募集项目发展资金

变消费者、传播者、服务者为生态合伙人

知识资产收益权提前变现和版权存证

专属通证流通、交易的金融市场,提升KOL市值

技术开发进度

1.KnowHow Coin熔铸KnowHow Power流程已完成(还不清楚KHC和KHP是什么的同学可以点这里学习)

2.KnowHow Chain(脑海链)UI设计整体风格确定,主网、钱包等应用UI已完成多数页面设计

3.KnowHow Chain(脑海链)产品需求文档已完成第四版优化,已确定开发进度

战略合作与品牌建设

1.KnowHow Chain(脑海链)CEO谢宏中受邀参加西北工业大学EMBA深圳2018峰会并作题为《区块链应用于数字资产价值观》的特邀分享

2.KnowHow Chain(脑海链)即将点亮中国著名的新兴地标中关村创业大街大屏!致敬全国创业者。据了解,中关村这块造价一百多万元的“全球第一块创业者专用屏”,在每天早上7点到晚上8点之间点亮,滚动播放创始人形象、创新科技产品、大型创业活动信息、全球创业热度大数据、创业公司里程碑时刻、金融领域相关指数等。

团队招聘

KnowHow Chain(脑海链)面向全球招募区块链工程师、通证经济设计师、社区运营、教育行业商务代表,欢迎投递简历及推荐:contact@knowhowchain.com

KOL咨询生态合作或相关事宜,识别二维码联系

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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